The Young Investigator Network is the platform and democratic representation of interests for independent junior research group leaders and junior professors at the Karlsruhe Institut of Technology.
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Waldbrände, Überschwemmungen oder Dürren: Eine Künstliche Intelligenz (KI) des KIT soll künftig helfen, solche Ereignisse weltweit präziser, schneller und energieeffizienter vorherzusagen. Im Projekt „WOW – a World model of Our World“ entwickeln Forschende ein KI-Weltmodell, das verschiedene KI-Modelle zur Simulation von Klima, Wetter und Umwelt effizient verknüpft. „Moderne KI-Methoden können physikbasierte Simulationen auf Supercomputern nicht nur kostengünstig nachahmen, sondern sogar direkt Zusammenhänge aus Beobachtungsdaten erlernen“, so Projektkoordinator Peer Nowack. Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert das Vorhaben mit sechs Millionen Euro.
WOW project
Bei den neuartigen p-Wellen-Magneten, einer Verbindung aus mehreren Metallen, entsteht das magnetische Verhalten im Innern des Materials selbst: die Drehmomente der Elektronen, die Spins, ordnen sich wie eine Spirale an. „In unserem Material reicht die Spirale über sechs atomare Abstände hinweg und ist nicht ganz perfekt“, erklärt Mitautor Jan Masell. „Dadurch entsteht eine kleine Magnetisierung, die dazu führt, dass Elektronen, die sich normalerweise geradlinig durch ein Material bewegen, seitlich abgelenkt werden.“ Die Schaltbarkeit wird über das Drehen der Spiralanordnung erreicht. Metallische p-Wellen-Magnete könnten damit die Grundlage für schnellere, kleinere und energieeffizientere Computerchips bieten.
KIT Presseinfo
Klimaanlagen sind in Metropolen wie New York allgegenwärtig – ihr tatsächlicher Energieverbrauch war bislang aber nicht bekannt. „Mit unserer Methode können wir nun erfassen, wo in Städten Kühlenergie erzeugt und verbraucht wird – eine wichtige Grundlage, um Heiz- und Kühlsysteme künftig besser zu koppeln“, sagt Kathrin Menberg. Sie hat sich mit Forschenden des KIT und der Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt in der Schweiz zusammengetan. Für ihre Studie setzten sie ein KI-Modell ein, das Kühleinheiten auf Luftbildern erkennt, Ventilatoren zählt und daraus die jeweilige Leistung berechnet. So lassen sich installierte Anlagen und ihre Energieverbräuche bis auf Gebäudeebene bestimmen.